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1.Series(data,index,dtype,name,copy):一维序列，每个元素具有名称
参数:
    data:数据
    index:索引标签,默认是从0开始的整数
    name:设置名称
    copy:拷贝数据,默认书Flase
2.DataFrame():构建数据框函数
参数:
    index=:行索引,默认是从0开始的整数
    column=:列索引,默认是从0开始的整数
3.DataFrame()数据框的属性
    valus:元素,返回数组
    index:行索引
    columns:列索引
    dtypes:数据类行
    size:元素个数
    naim:维度数
    shape:数据形状(行列数目)
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import pandas as pd
p = {'名字':['张三','李四','王麻子'],'年龄':[12,24,56],'地址':['西安','延安','西利亚']}
ser = pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
ser1 = pd.Series({'a':[1,2,3],'b':['1','2','3']})
print(ser['a'])
print(ser1['b'])
d = [[1.3,2,0,3,4],[2,4,1,4],[2,5,1.9,7],[3,1,0,11]]
data = pd.DataFrame(d)                                             # 构建数据框   index=是是行索引   columns=是列名称
print(data)
data1 = pd.DataFrame(index=['a','b','c'],columns=['A','B','C'])    # 生成全是缺失值的数据框
print(data1)
data2 = pd.DataFrame(p)                                            # 当数据框对象是字典列名就是字典的key值
print(data2)
data3 = pd.DataFrame(0,index=[0,1,2,3],columns=[0,1,2,3])          # 构建全0数据框
print(data3)
print(data2.loc[1])                                                # loc用来访问指定行的数据